Menggunakan rangkaian neural pada rangkaian neural kuantum

Rangkaian neural kuantum ialah bidang baharu yang menggabungkan pengkomputeran saraf klasik dan pengkomputeran kuantum. Ia menggunakan struktur dan fungsi otak manusia, yang memproses maklumat melalui "neuron" yang saling berkaitan. Berbeza daripada rangkaian neural tradisional, rangkaian neural kuantum biasanya hibrid, termasuk rangkaian pra-pemprosesan klasik, rangkaian kuantum dan algoritma pasca pemprosesan klasik. Gabungan ini boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pengkomputeran kuantum, seperti pengkomputeran selari dan superposisi keadaan kuantum, dengan itu meningkatkan kecekapan dan prestasi pengkomputeran. Dengan menggabungkan pengkomputeran klasik dan kuantum, rangkaian neural kuantum mempunyai potensi besar untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mengoptimumkan tugas.

Konsep rangkaian neural kuantum adalah untuk belajar melalui lapisan prapemprosesan klasik bagaimana untuk merangsang litar kuantum untuk menghasilkan tingkah laku qubit yang betul. Biasanya, pengujaan ini menyebabkan keadaan kuantum cenderung ke arah 1 atau 0 apabila purata wajaran dikira, mengekodkan tindakan rangkaian saraf. Melalui kesan keterjeratan, putaran ini boleh memperkenalkan kebergantungan pada keputusan, dengan itu meningkatkan kerumitan keputusan yang boleh dibuat oleh rangkaian saraf. Pendekatan ini boleh meningkatkan fleksibiliti dan keupayaan membuat keputusan rangkaian saraf.

Menggunakan algoritma pengukuran purata wajaran, keadaan terjerat qubit menukar setiap keadaan menjadi perwakilan binari. Setiap nombor binari ditimbang dengan mendarabkan kekerapan ia berlaku. Akhir sekali, menjumlahkan setiap keadaan keluaran memberikan purata wajaran keadaan terjerat dan menukarkannya kepada nombor klasik.

Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan rangkaian neural pada rangkaian neural kuantum. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!